• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권1호
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• pp.157-165
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• 2011

본 논문에서는 마르코프 랜덤 필드(Markov random fields: MRF) 기반으로 배경을 모델링하는 방식과 함께 관련 파라미터들을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 화소 기반의 배경 모델링 기법은 인근 화소 간의 연관성을 고려하지 않고 화소 단위의 시간적 변화에 대한 통계적 특성에 주로 의존하므로 판정 오류를 줄이는데 한계가 있다. 제안 알고리즘은 화소 기반으로 배경 모델을 일차적으로 수행한 다음 MRF를 이용하여 시공간적으로 인근한 화소 간의 상호 의존성을 활용하여 배경모텔의 정확도를 향상시키는데 그 목적을 두고 있다. MRF는 기본적으로 파라미터의 크기에 매우 민감하므로 기존의 MRF 기반 알고리즘은 이미지에 따라 적절한 값을 사전에 구하여 적용하고 있다. 제안한 방식은 초기에 임의의 파라미터로 배경/전경 상태변수를 구한 후에 이의 통계적 특성을 이용하여 파라미터들을 추정하고 추정된 파라미터를 적용하여 상대변수를 재차 구하는 과정을 반복함으로써 최적의 파라미터에 적응적으로 수렴하도록 조정한다. 실내외의 다양한 환경에서 촬영한 비디오를 이용하여 제안한 방식 성능을 확인한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.91-102
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• 2010

기존의 감시 시스템이나 차량 검출 시스템은 제한되고 불안정한 조명환경에서는 객체들을 검출하기 어렵다. 본 논문에서는 불안정한 조명의 영향에 의한 문제점들을 해결하기 위해 참조 배경 영상의 적응적인 갱신 기법을 제안한다. 처음 입력영상을 참조 배경영상으로 설정하고 에지 성분에 따라 3가지 블록 크기로 나눈다. 그리고 각 블록의 밝기 변화량, 안정성, 색상 정보 그리고 에지 성분을 이용하는 블록상태 분석법이 적용된다. 참조 배경 영상에서 갱신된 블록과 같은 블록 상태를 갖는 인접하는 블록들을 하나의 블록으로 병합시킨다. 제안하는 기법은 움직이는 객체와 불안정한 조명을 구별할 수 있어 강인한 참조 배경 영상을 생성할 수 있다. 그리고 제안하는 블록 상태 분석법은 참조 배경 영상을 운영적인 측면과 시간적인 측면에서 매우 효율적으로 갱신시킨다. 본 논문은 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 조명이 빠르게 변화하는 도로 환경에서 제안하는 기법이 군집화를 통해 차량을 안정적으로 검출함을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.477-481
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• 2007

A background is a part where do not vary too much or frequently change in an image sequence. Using this assumption, it is presented a background acquisition algorithm for not only static but also dynamic view in this paper. For generating background, we detect a region, where has high correlation rate compared within selected region in the prior pyramid image, from the searching region in the current image. Between a detected region in the current image and a selected region in the prior image, we calculate movement vector for each regions in time sequence. After we calculate whole movement vectors for two successive images, vector histogram is used to determine the camera movement. The vector which has the highest density in the histogram is determined a camera movement. Using determined camera movement, we classify clusters based on pixel intensities which pixels are matched with prior pixels following camera movement. Finally we eliminate clusters which have lower weight than threshold, and combine remained clusters for each pixel to generate multiple background clusters. Experimental results show that we can automatically detect background whether camera move or not.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.59-68
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• 2005

실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제중 하나이다. 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하고 추적하는 방법을 제안한다 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체 영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다. 추출된 객체는 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다. 아울러 제안방법의 성능에 대한 실험결과를 기존 추적알고리즘과 비교, 분석하여 평가한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권1호
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• pp.46-49
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• 2017

본 논문에서는 "Full-HD급($1920{\times}1080$) 축구 동영상" 분석을 위해 필수적인 "배경 분리"에서 "영상 다운 샘플링"이 배경 분리 성능에 미치는 영향에 대해 정량적으로 분석 및 고찰한다. 이를 위해 본 논문에서는 배경 분리 정확도 뿐만 아니라 배경 분리 속도 관점에서 영상 다운 샘플링이 미치는 영향을 평가하였다. 또한 실험의 신뢰성을 높이기 위하여 두 가지 서로 다른 배경 분리 알고리즘을 이용하였다. 정량적인 비교 평가를 위해 F-measure 및 FPS(frames per second)를 이용하였다. 본 논문에서 제시된 정량적인 분석 결과는 실시간 지능형 축구 동영상 분석 시스템 개발을 위해 고속 배경 분리 기술을 연구하고자 하는 연구자 및 개발자들에게 유용한 벤치마크가 될 것으로 예상된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.608-611
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• 2004

본 논문에서는 고유얼굴 특성에 기반한 강건한 얼굴 인식 기술을 제안한다. 전형적인 고유얼굴 인식방법은 학습영역에서 고유얼굴을 생성시키고, 모든 학습영상을 이 얼굴공간에 투영시켜 각각의 사람마다 저장된 성분들을 비교하거나 상관시켜 특징들을 추출합니다. 복잡한 배경에 있는 얼굴들을 인식할 때 EFR방법은 얼굴인식에는 강하지만, 얼굴과 배경들 사이의 구분을 실패하게 된다 배경에서 강건한 얼굴인식을 위해서 배경패턴을 학습하며, 배경영역은 배경패턴으로부터 생성되어 얼굴영역과 함께 얼굴 인식을 위하여 사용된다. 본 논문에서 제안한 방법이 EFR방법보다 성능과 복잡한 배경하에서 매우 좋은 결과를 나타냄을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.813-814
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• 2008

In this paper, we propose a new tracking algorithm which uses weighted sum of color bin's centroids to find the main centroid of the target. The weights are determined by the proportion of colors of the target and by the colors of background. That is, A color which has high occupation in forming the target is highly weighted and a color which has low occupation is lowly weighted. Moreover, the proposed algorithm prevent track failure by lowering the weight of the colors which forms the background. Therefore, the proposed algorithm performs stable tracking inspite of occlusion and existence of confusing backgrounds.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권5호
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• pp.711-718
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• 2022

In this paper, an accurate segmentation algorithm of video dynamic background image (VDBI) based on improved wavelet transform is proposed. Based on the smooth processing of VDBI, the traditional wavelet transform process is improved, and the two-layer decomposition of dynamic image is realized by using two-dimensional wavelet transform. On the basis of decomposition results and information enhancement processing, image features are detected, feature points are extracted, and quantum ant colony algorithm is adopted to complete accurate segmentation of the image. The maximum SNR of the output results of the proposed algorithm can reach 73.67 dB, the maximum time of the segmentation process is only 7 seconds, the segmentation accuracy shows a trend of decreasing first and then increasing, and the global maximum value can reach 97%, indicating that the proposed algorithm effectively achieves the design expectation.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권7호
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• pp.3301-3318
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• 2016

Online social networks (OSNs) have changed the way people communicate with each other. An OSN usually encourages the participants to provide personal information such as real names, birthdays and educational background to look for and establish friendships among them. Some users are unwilling to reveal personal information on their personal pages due to potential privacy concerns, but their friends may inadvertently reveal that. In this work, we investigate the possibility of leaking personal information on Facebook in an unintentional and involuntary manner. The revealed information may be useful to malicious users for social engineering and spear phishing. We design the inference methods to find birthdays and educational background of Facebook users based on the interactions among friends on Facebook pages and groups, and also leverage J-measure to find the inference rules. The inference improves the finding rate of birthdays from 71.2% to 87.0% with the accuracy of 92.0%, and that of educational background from 75.2% to 91.7% with the accuracy of 86.3%. We also suggest the sanitization strategies to avoid the private information leakage.

• 전자공학회논문지
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• 제50권9호
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• pp.164-171
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• 2013

X-선 스펙트럼 데이터는 물질의 성분과 관련이 없는 많은 양의 백그라운드 신호를 포함하고 있다. XRF는 스펙트럼에서 가우시안 형태의 피크 정보의 위치와 크기를 이용하여 시료의 성분과 함유량을 분석하며, 시료의 성분과 함유량을 정확히 분석하기 위해서는 백그라운드를 정확하게 제거하여야 한다. 백그라운드를 제거하기 위한 방법으로는 모폴로지, SNIP, 임계값 방법들이 적용되고 있으며, 구간별 임계값 방법에 대한 연구가 활발히 진행되었다. 본 논문에서 제안하는 백그라운드 제거 방법은 구간별 임계값 방법을 개선한 방법으로 구간분할과 영역분류, 백그라운드추정으로 구성된다. 제안된 방법이 백그라운드 제거에서 기존의 모폴로지 기반 방법이나 SNIP 방법에 비해 좋은 성능을 보임을 실험을 통해 검증하였다.